Technologien Nasslackieren

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Prozess der oversprayfreien Beschichtung stabilisieren

Ein neues Verbundprojekt will das Drop-on-Demand-Beschichten vom Labor in die industrielle Anwendung überführen. Ziel ist eine stabile Tropfenerzeugung in Echtzeit – überwacht und geregelt durch intelligente Kameratechnik und maschinelles Lernen.

Thomas Hess (Fraunhofer IPA)

Grafische Darstellung der KI-Bildanalyse
Die KI-Bildanalyse ermöglicht es, mit Drop-on-Demand erzeugte Lacktropfen besser zu verstehen. Abbildung: Fraunhofer IPA

Oversprayfreies Beschichten gilt als Zukunftstechnologie: Statt zerstäubter Lackwolken werden einzelne Mikrotropfen gezielt auf die Oberfläche gebracht – ähnlich einem Inkjet-Drucker. Das verspricht eine deutliche Reduktion von Materialverbrauch und Energiebedarf. Doch bislang bremst die fehlende Prozessstabilität die industrielle Nutzung. Schwankungen bei Viskosität, Temperatur, Druck oder Düsenverschleiß führen schnell zu unzuverlässigen Tropfenbildern.

Das Forschungsprojekt „OptoPaint“ unter Leitung des Fraunhofer IPA will dies ändern. Gemeinsam mit Industriepartnern entsteht eine intelligente Prozesskette, die Tropfenerzeugung kontinuierlich überwacht und automatisch nachregelt. Fördermittel kommen vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR). Die Testplattform entsteht bei der Krautzberger GmbH.

Hochgeschwindigkeitskamera trifft Machine Learning

Herzstück des Projekts ist eine neuartige softwaredefinierte Smart-Camera (SDSC) mit integriertem Vision-System-on-Chip. Sie analysiert Tropfenform, Flugbahn und Geschwindigkeit in Echtzeit. Bei Abweichungen greift ein KI-gestützter Regelungsansatz ein, der Ventil- und Prozessparameter dynamisch anpasst. Ziel ist eine reproduzierbare Tropfenbildung im Millisekundenbereich bei hoher Frequenz.

In der ersten Projektphase wurden relevante Prozessparameter anhand eines Testlacksystems untersucht und per Hochgeschwindigkeitsbildgebung ausgewertet. Die entstehenden Bilddaten bilden die Basis einer Prozessdatenbank, aus der Modelle des maschinellen Lernens – derzeit auf Random-Forest-Basis – entwickelt werden. Diese sagen Tropfendurchmesser und Geschwindigkeit vorher und liefern Regelgrößen für Pulsprofile und Druck.

Dreistufiges Anlagenkonzept

Die Testzelle kombiniert drei zentrale Komponenten:

  • Drop-on-Demand-Tröpfchengenerator für hochfrequente, reproduzierbare Dosierung
  • Vision-System zur bildgebenden Erfassung und Analyse der Tropfen während des Flugs
  • Regelalgorithmus, der bei Instabilitäten Stellgrößen in Echtzeit korrigiert

Begleitend werden 3D-Flugbahnen erfasst, Daten onboard komprimiert und per Tracking auf die relevanten Ereignisse reduziert. Mehrkernprozessoren und SIMD-Einheiten sorgen für latenzarme Verarbeitung.

Ausblick: vom Prototyp zum Praxiseinsatz

Parallel zur Entwicklung der Bildverarbeitung entstehen robuste Sensorköpfe mit miniaturisierter Optik, reproduzierbarer Justage und Diagnoseschnittstellen. Das System liefert damit nicht nur Regelinformationen, sondern auch Hinweise auf Düsenverschleiß, Materialqualität oder Umgebungsdrift.

Nach erfolgreichem Laboraufbau stehen nun Implementierung des Regelkreises, Hardwarevalidierung und Miniaturisierung an. Die Projektarchitektur ist bewusst auf Übertragbarkeit ausgelegt – mit dem Ziel, oversprayfreie Beschichtungen künftig stabil, wartungsarm und industrietauglich zu machen.

Mehr im Abo: Abonnenten von BESSER LACKIEREN erfahren im ausführlichen Artikel in Ausgabe 15/2025 unter anderem:

  • Wie die Testzelle bei Krautzberger konkret aufgebaut ist
  • Welche Algorithmen und Schnittstellen für die Regelung genutzt werden
  • Welche industriellen Anwendungen zuerst von dem Verfahren profitieren könnten

Zum Netzwerken:
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, Stuttgart, Dr. Michael Hilt, Tel. +49 711 970-3820, michael.hilt@ipa.fraunhofer.de
Thomas Hess, Tel. +49 711 970-1205, thomas.hess@ipa.fraunhofer.de
www.ipa.fraunhofer.de/beschichtung